法语广播语料库中的性别表征及其对 ASR 性能的影响
计算与语言
2019-08-26 v1 声音
音频与语音处理
摘要
本文分析了四个主要法语广播语料库中的性别表征。这些语料库在语音处理界被广泛使用，是训练自动语音识别（ASR）系统的主要素材。鉴于性别偏见已在众多自然语言处理（NLP）应用中被指出，我们研究了电视与广播中性别不平衡对 ASR 系统性能的影响。该分析显示，在我们的数据中，无论就说话人还是话轮而言，女性均代表性不足。我们引入说话人角色这一概念以细化分析，发现女性在对应于显要说话人的 Anchor 类别中更少。两性可用数据的差异导致在女性上的性能下降。然而，当有足够数量数据可用时，对于习惯在媒体中发言的说话人，这一总体趋势可被抵消。
引用
@article{arxiv.1908.08717,
title = {Gender Representation in French Broadcast Corpora and Its Impact on ASR Performance},
author = {Mahault Garnerin and Solange Rossato and Laurent Besacier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.08717},
year = {2019}
}
备注
Accepted to ACM Workshop AI4TV